Honeycomb показала SRE-агентов, которые проверяют релизы до того, как упадёт метрика
Этап AI SDLC: Эксплуатация → НаблюдениеHoneycomb 3 ноября представила Team Agents — ИИ-агентов для SRE-работы; сейчас ранний доступ, общий релиз обещан 1 декабря на конференции AWS re:Invent. Личный агент достаётся каждому пользователю: он отвечает на вопросы о продакшене в интерфейсе или Slack и подкрепляет ответ ссылками на запросы и трейсы. Командные агенты работают в фоне по целям, которые человек формулирует одной фразой: проверять каждый релиз checkout-сервиса на регрессии задержки в первые полчаса, следить за расходами на облачные функции, предлагать улучшения инструментации, поддерживать документацию в актуальном состоянии. Из шести примеров целей в анонсе только одна связана с инцидентами — остальные пять про работу между ними.
Автономность настраивается по уровням, а уровень подбирают с учётом риска: «наблюдает и собирает контекст», «рекомендует», «действует после одобрения человека», «работает самостоятельно». Последний уровень «зарабатывается» принятыми рекомендациями и подходит сервисам, чьё поведение понятно и которые хорошо накрыты SLO — измеримыми обязательствами по качеству сервиса; новые сбои с большим радиусом поражения остаются за человеком. Каждый вывод агента ссылается на запрос, трейс или релиз, каждое число помечено: измерено, выведено или оценено. Командные агенты войдут в планы Pro и Enterprise с Honeycomb Intelligence; тарификация — по часам работы агента, а не по токенам.
Что с этим делать
- Выпишите регулярные проверки, которые после релиза сейчас делает человек, и оцените, какие из них можно отдать агенту в режиме «рекомендует» — это самый дешёвый первый шаг.
- Решите заранее, какие сервисы вообще не получат право действовать самостоятельно, а какие — со временем: список проще согласовать до первого инцидента, а не после.
- Проверьте, как в вашей наблюдаемости устроена связь вывода с данными: без ссылки на запрос или трейс выводы агента трудно перепроверять, и доверие к ним не появится.